1. 毕业设计（论文）主要内容：
实时的交通标志检测与识别可为驾驶员提供辅助作用，通过检测与识别视觉范围内的交通标志，及时提醒驾驶员规避危险。复杂的户外场景导致交通标志识别率低、识别过程复杂以至于不能及时反馈识别结果，无法快速提供辅助信息，甚至提供错误的识别结果，引起驾驶行为出错，导致交通阻塞、甚至意外事故。本文主要研究基于组合卷积神经网络的交通标志识别。
内容包括：
1、对交通标志数据进行收集整理和预处理；
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.完成系统的编码与调试；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2017/1/14—2017/2/22：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2017/2/23—2017/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2017/5/1—2017/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2017/5/26—2017/6/6：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1] 赵炎, 蓝箭, 李印,等. 基于改进SIFT算法的英国交通标志识别研究[J]. 工业控制计算机, 2016(2):95-96.[2] 于雅洁. 基于DNN技术的交通标志识别方法研究[D]. 沈阳工业大学, 2016.[3] Mathias M, Timofte R, Benenson R, et al. Traffic sign recognition — How far are we from the solution? [C]// Neural Networks (IJCNN), The 2013 International Joint Conference on. IEEE, 2013:1 - 8.[4] Zklouta F, Stanciulescu B. Real-time traffic sign recognition in three stages [J]. Robotics Autonomous Systems, 2014, 62(1): 16-24.[5] Wang G, Ren G, Wu Z, et al. A hierarchical method for traffic sign classification with support vector machines [C] International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). 2013:1-6.
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